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AI 大模型

大模型推理能力

大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。

2026-07-29 至 2026-07-29 共收录 7 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 复杂问题求解 7 篇

2607.25915 2026-07-29 cs.AI 新提交 87%

Penelope: Localized Latent Recurrence for Efficient Structured Reasoning

佩内洛普:用于高效结构化推理的局部潜在循环

Yutong Chen, Shouqian Shi, Xinran Liu, Haochen Wang, Jiaying Wang, Tianxing Xu, Yuanxi Wang, Zirui Ding

专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);CoT(abstract,abstract_cn);chain-of-thought(abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究复杂结构化推理任务计算问题,提出佩内洛普框架,通过局部潜在循环实现高效推理,将可见推理转移到内部循环路径,在开源基准实验中降低推理延迟,实现准确性-效率权衡。

Comments 8 pages, 2 figures

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2601.03595 2026-07-29 cs.AI cs.CL 版本更新 81%

Controllable LLM Reasoning via Sparse Autoencoder-Based Steering

通过稀疏自编码器基于的转向实现可控的大语言模型推理

Yi Fang, Wenjie Wang, Mingfeng Xue, Boyi Deng, Fengli Xu, Dayiheng Liu, Fuli Feng

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Zhongguancun Academy(中关村学院) Alibaba Group(阿里巴巴集团) Tsinghua University(清华大学)

专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出SAE-Steering方法,通过稀疏自编码器分解隐藏状态,实现对大语言模型推理策略的高效控制,提升推理准确率和灵活性。

Comments Accepted to the ACL 2026 Main

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2607.25090 2026-07-29 cs.AI cs.LG 新提交 62%

Matryoshka Agent: Unfolding Sub-Agents for Long-Horizon Machine Learning Engineering

套娃智能体:展开子智能体以进行长期机器学习工程

Rushi Qiang, Changhao Li, Haotian Sun, Yuchen Zhuang, Chao Zhang, Bo Dai

机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院)

专题命中 复杂问题求解 :reasoning(abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对机器学习工程长期决策难题,提出套娃智能体框架,将问题解决分解为协调层次结构,高级协调器发指令,低级子智能体执行,开发有效训练范式,实验证明该方法有效且可扩展,能提升性能。

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2607.21498 2026-07-29 cs.CL cs.AI 版本更新 62%

Artificial Epanorthosis: Why large language models overuse a classical rhetorical figure, and how to mitigate it

人工矫正:为什么大语言模型过度使用一种古典修辞格,以及如何缓解这一问题

Federico Boggia

专题命中 复杂问题求解 :self-correction(abstract);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究大语言模型过度使用矫正格修辞格的问题,基于模型与人类修辞风格差异及相关分类,提出用矫正格指数评分,通过测量发现校准错误,给出以LoRA适配器为中心的缓解技术、指令及适配器效果,强调校准到人类比率而非消除的重要性。

Comments 18 pages, 7 tables. v2: corrections to the classical sources (Quintilian, Cicero) and to several cited figures, and Appendix B corpus statistics aligned to the delivered dataset; measurements, results and conclusions unchanged. Data, code, and the trained LoRA adapter: https://federicoboggia.binatomy.com/pubblicazioni/

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2605.10123 2026-07-29 cs.LG 版本更新 57%

Complex-Valued Phase-Coherent Transformer

复值相位相干变换器

Leona Hioki

专题命中 复杂问题求解 :reasoning(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出相位相干变换器(PCT),通过实值平滑门保持复值查询-键相似度的相位信息,提升了复杂值变换器在多种任务中的泛化能力。

Comments 26 pages, 17 tables (no figures). Companion Lean 4 formalization of Theorems 1 and 2 at https://github.com/leohio/phase-coherent-transformer-r-d

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2607.25155 2026-07-29 eess.SY cs.SY 新提交 50%

VeraGrid-Agent: Tool-Augmented LLMs for Distribution Optimal Power Flow at the Grid Edge

VeraGrid-Agent:用于电网边缘分布式最优潮流的工具增强大语言模型

Shivanshu Tripathi, Hamed Mohsenian-Rad, Maziar Raissi

专题命中 复杂问题求解 :reasoning(abstract)

AI总结 研究针对电网边缘分布式最优潮流问题,提出工具增强大语言模型VeraGrid-Agent,通过自主编写模拟器输入、执行求解器并读取输出作答。引入VeraGrid-MCQ-150测试评估,相比无工具推理,该模型显著提升准确率,且剩余错误源于推理而非求解器执行。

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2502.02061 2026-07-29 cs.IR 版本更新 50%

Reason4Rec: Deliberative User Preference Alignment of Large Language Models for Recommendation

Reason4Rec:用于推荐的大语言模型的审慎用户偏好对齐

Yi Fang, Wenjie Wang, Yang Zhang, Fengbin Zhu, Qifan Wang, Fuli Feng, Xiangnan He

专题命中 复杂问题求解 :reasoning(abstract)

AI总结 研究旨在开发更可靠的推荐LLMs,引入“审慎推荐”任务并提出“推理驱动的推荐器”框架,利用语言化用户反馈增强推理能力,经实验验证该框架能提升预测准确性和推理质量。

Comments Accepted to IEEE TKDE

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